遗传算法大致可以分为以下数个步骤:种群初始化、适应度计算、种群初步筛选、筛选后交叉操作、筛选后变异操作、种群合并、适应度计算、种群筛选、算法终止。算法流程详情如下图所示: GA 二、遗传算法算子 从上图很明显能够发现,遗传算法主要是由初始化、选择、交叉、变异数个步骤构成,接下来本文将结合matlab代码对各个...
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算,其公式采用本文示例仿真,可根据不同优化问题予以修改。 %遗传算法子程序 %Name: calobjvalue.m %实现目标函数的计算,将 二值域 中的数转化为 变量域的数 function [objvalue]=calobjvalue(pop) temp1=decodechrom(pop,1,10); %将pop每行转化成十进制数 x=...
m代码实现 %% 目标函数 function fx = f(x1) fx = (x1-2)^2 + exp(x1-2); % 遗传算法求 f(x1)的最小值,x1=[1,3] % 0-1编码,位数mi满足 2^(mi-1) <(up_i-low_i)*10^q< 2^mi m1 = 11; % 精度为0.001 1<x1<3 n = 10; % 种群大小 % 初始化种群 P = []; for i = 1...
遗传算法是一种模拟自然选择和基因变异的优化搜索方法。它借鉴了生物进化中的适者生存、遗传和变异等原理,用于求解各种复杂的优化问题。在本篇文章中,我们将通过Python代码实现遗传算法,并解决一个经典的优化问题:旅行商问题(TSP)。首先,我们需要导入所需的库。这里我们使用numpy库来处理数组和矩阵运算,random库来生成...
6_双向搜索 1:08:50 11_ROS中实现A星与JPS三维路径规划_C++ 17:35 12_自定义全局规划器(上)_算法部署 16:25 13_自定义全局规划器(下)_代码说明 06:58 14_遗传算法(上)_理论 49:06 15_遗传算法(下)_matlab代码实现 30:37 16_蚁群算法(上)_理论概述 55:26 17_蚁群算法(下)_matlab代码实现 23:...
for father in pop: #遍历种群中的每一个个体,将该个体作为父亲,遗传算法采用循环交叉一般是因为个体是有某个序列组成,染色体不能有相同的情况, child = father #孩子先得到父亲的全部基因(这里我把一串二进制串的那些0,1称为基因) if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: #产生子代时不是必然发生交叉,而是...
遗传算法 一、整体理解 二、相关概念 三、遗传算法大致流程 四、代码解析 完整版代码和结果 一、整体理解 遗传算法的思想就是物竞天择,适者生存,通过N代的遗传、变异、交叉、复制,进化出问题的最优解。举个简单的例子(可能不太恰当,理解就行):假设有一群猫,有一种病毒,有的猫对这种病毒免疫,而有的猫不免疫...
用C语言实现遗传算法。内附完整代码。 大家好,我是贤弟! 一、什么是遗传算法? 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。 它模拟了生物进化的过程,通过对个体的基因进行交叉、变异和选择等操作,最终得到最优解。 二、遗传算法的原理 遗传算法的原理是基于生物进化中的自然选择和遗传机制,通过对个体的基因...
1、遗传算法理论的由来 我们先从查尔斯·达尔文的一句名言开始: 能够生存下来的往往不是最强大的物种,也不是最聪明的物种,而是最能适应环境的物种。 你也许在想:这句话和遗传算法有什么关系?其实遗传算法的整个概念就基于这句话。 让我们用一个基本例子来解释 : ...
#测试遗传算法 print("Result: ", genetic_algorithm(pop_size=100, chrom_len=10, pcross=0.9, pmutate=0.1, generations=100)) 上述代码实现了遗传算法,以优化余弦函数和正弦函数的和在某个区间内的最大值。参数pop_size表示种群大小,chrom_len表示染色体的长度,pcross和pmutate分别表示交叉和变异操作的概率,...